Aké sú rozdiely v stratégiách prideľovania pamäte medzi Jax a TensorFlow

Pridelenie pamäte Jax:
- Preallokácia: Jax Preallocates 75% z celkovej pamäte GPU Po vykonaní prvej operácie. Tento prístup minimalizuje alokáciu režijných nákladov a fragmentácie pamäte, ale môže viesť k chybám mimo pamäte (OOM), ak nie je správne spravované [5] [7] [8].
- vyrovnávacie pamäte zariadenia: Jax používa vyrovnávacie pamäte zariadenia na správu pamäte, čo umožňuje automatický pohyb medzi zariadeniami (CPU, GPU alebo TPU) [3].
- Správa fondu pamäte: Jax implementuje systém bazénu pamäte, ktorý opätovne použije alokácie na zníženie režijných nákladov [3].

Pridelenie pamäte Tensorflow:
- Prírastkové pridelenie: Tensorflow podľa potreby postupne prideľuje pamäť, ktorá môže byť flexibilnejšia, ale môže viesť k fragmentácii pamäte, ak nie je správne spravovaná [2].
- Preallokácia v TensorFlow: Zatiaľ čo TensorFlow tiež predvolene predbežne predbežne predvádza pamäť, robí tak spôsobom, ktorý môže konfliktovať s Jaxom, ak sa obidve použijú súbežne na rovnakom GPU [8].

Kľúčové rozdiely:
- Štýl prideľovania: Jax používa chamtivú stratégiu predbežnej predpisu, zatiaľ čo TensorFlow postupne prideľuje.
- Správa zariadení: JAX sa zameriava na správu pamäte na úrovni zariadení s automatickým prepínaním zariadení, zatiaľ čo prístup spoločnosti TensorFlow je flexibilnejší, ale môže vyžadovať manuálne riadenie.
- Súbežné problémy: Spúšťanie oboch rámcov súbežne na rovnakom GPU môže viesť k konfliktom pamäte v dôsledku ich rôznych stratégií alokácie [8].